Hilbert-Huang变换在齿轮故障诊断中的应用

为齿轮故障诊断提供了一种新的途径,将Hilbert-Huang变换引入齿轮故障诊断,提出了局部Hilbert能量谱的概念,同时根据齿轮故障振动信号的特点建立了两种基于Hilbert-Huang变换的齿轮故障诊断方法:基于EMD的频率族分离法和Hilbert能量谱方法。采用EMD(Empiricalmodedecomposition)方法对齿轮振动信号能有效地将各个频率族分离;局部Hilbert能量谱可以反映齿轮振动信号的能量随时间和频率的分布情况,从而可以提取齿轮振动信号的故障信息。将这两种方法应用于齿轮故障诊断中,结果表明,基于EMD的频率族分离法和Hilbert能量谱方法都能有效地提取齿轮故障特征信息。     

应用Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断

提出了基于经验模态分解(EMD)的齿轮箱故障诊断HHT方法,介绍了Hilbert-Huang变换理论及其算法.此后以1台现场轧机故障减速机为对象,对采集的故障信号进行EMD分解,得到固有模态函数(IMF)分量,然后对所有固有模态函数进行Hilbert变换处理,所得三维图和边际谱图较为清晰地表达了故障信息,说明了该方法在工程应用中的适用性.     

连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

采用连续小波分析的方法对滚动轴承振动和速度信号进行处理,提取滚动轴承故障特征。通过对滚轴承在正常、内圈剥落、外圈剥落及滚动体落情况下的振动加速度信号进行分析,验证了这种方法的有效性。     

小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

采用小波变换能够快速有效地对滚动轴承振动信号进行带通滤波。通过选用多尺度的小波变换,能较好地分离出所要分析的高频固有振动信号,然后对高频振动信号进行包络分析,从包络谱图中提取故障特征频率分量,就能诊断出滚动轴承故障发生在哪个元件上。实验结果表明,这种诊断方法是有效的。     

连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造脉冲响应小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了两种滚动轴承故障诊断方法：尺度——小波能量谱比较法和时间——小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承外圈和内圈故障振动信号的分析，说明两种方法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效识别滚动轴承的故障模式，从而为滚动轴承故障诊断提供了一种新途径。     

基于小波分析和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号的非平稳和调制特点,使用小波分析对包含故障信息的信号进行分解、重构.应用Hilbert变换进行解调和细化频谱分析,提取了故障特征频率,判断轴承故障模式.小波分析和希尔伯特(Hilbert)变换结合对滚动轴承局部损伤故障的检测是有效的.     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承振动信号能量集中与调制的特点,提出了一种基于小波包能量法与Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包变换对振动信号进行分解、重构及能量计算,并应用Hilbert变换对能量集中频段的重构信号进行解调和频谱分析,提取故障特征频率。同时针对诊断过程中故障特征参数依靠人工计算的问题,提出故障特征参数自动提取方法。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该诊断方法能够准确、快速地识别滚动轴承表面损伤的故障模式。     

连续小波变换的滚动轴承故障诊断

提出了用连续小波变换与傅立叶变换相结合进行轴承故障识别的新方法。先通过Morlet连续小波变换对故障轴承信号进行不同尺度的分解,然后进行小波尺度一能量谱统计,再在有可能体现故障频率的尺度上对其获得的小波系数进行快速傅立叶变换来识别故障特征频率。对于非常微弱的内圈故障提出了通过共振解调法对特定尺度系数进行Hilbert包络提取故障频率的新方法。优点在于能够在强噪声背景下较为精确的识别故障。实际测试验证了新方法的正确性。     

小波变换能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点,构造余弦调频小波,采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征,提出了一种滚动轴承故障诊断方法—小波能量谱比较法。通过对有缺陷的滚动轴承振动信号的分析,检测到轴承故障的存在,且能有效地识别出滚动轴承的故障模式。     

Hilbert-Huang变换在机车滚动轴承故障诊断中的应用

针对铁路机车所使用的滚动轴承的典型故障,基于HHT方法及LabVIEW软件,开发了一套机车滚动轴承故障诊断平台,采用NI的多通道数据采集设备PXIe完成了对机车滚动轴承振动信息的采集、故障特征信息的提取和分析,有效地识别出机车滚动轴承的工作状态和故障类型.由实验结果可知,经HHT分析外圈故障数据得到的故障频率与理论计算值相符,是一种滚动轴承故障诊断的有效方法.     

Hilbert-Huang变换及其在纱线故障诊断中的应用

阐述了Hilbert-Huang 变换的基本原理,以实际的纱线信号为例,通过经验模态分解(EMD)将纱线信号分解成有限个固有模态函数(IMF),并求得纱线信号的Hilbert谱.结合分析纱线信号的波谱图和Hilbert谱图,判断出故障产生的原因.     

基于小波变换的滚动轴承故障诊断专家系统的研究

简要介绍了小波变换在滚动轴承故障特征提取中的应用。结合小波变换和专家系统技术在Delphi6平台下研制了一套滚动轴承故障诊断专家系统。详细阐述了系统的总体结构、各模块功能、知识库的组成及知识的表示、诊断推理策略等。实现了对机车滚动轴承的智能监测与诊断。     

改进的希尔伯特-黄变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用

希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种优秀的时频分析方法,包含经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)两部分,通过EMD对信号进行分解,再对得到的内禀模态函数(Intrinsic mode function,IMF)进行HT解调。针对EMD存在的包络误差,模态混淆,端点效应以及HT易产生负频率等缺陷,提出一种改进的HHT方法(Improved HHT,IHHT),IHHT包括广义经验模态分解(Generalized EMD,GEMD)和改进的直接正交(Improved direct quadrature,IDQ)解调,GEMD通过定义多种均值曲线,从得到的多个IMF中选择最优分量,从而保证了每阶分量的优越性;再采用改进的经验调幅调频分解和IDQ方法对信号进行解调,提高了分解和解调的精确性、抑制了端点效应的产生。将提出的方法应用于滚动轴承故障诊断,分析结果表明IHHT是一种有效的信号处理方法。     

基于小波变换与粗集理论的滚动轴承故障诊断

结合小波和粗集理论的优点,提出了一种基于小波变换和粗集理论的故障诊断规则获取方法并成功应用于滚动轴承的故障诊断。该方法提取小波变换能量特征时不需要精确计算滚动轴承的故障特征频率,与传统的提取时域和频域参数方法相比,具有更高的诊断正确率。研究结果为滚动轴承和其他机械设备的故障诊断提供了新的思路,也为基于规则的智能故障诊断系统提供了一种更为简单的知识库自动构造方法。      

基于LMD和增强包络谱的滚动轴承故障分析

针对滚动轴承发生故障时振动信号幅值分布的峭度和歪度都会发生变化的特点,提出基于峭度-歪度的局部均值分解分量筛选准则,将峭度值和歪度绝对值最大的分量筛选出来并重构故障信号,以达到降噪的目的。对降噪后的信号进行增强包络谱分析,得到故障的特征频率。应用提出的新方法对实测的滚动轴承外圈、滚动体和内圈发生故障时的振动信号分别进行了分析。结果表明,基于峭度-歪度的局部均值分解分量筛选准则有效地降低了信号中的噪声,在此基础上应用增强包络谱有效地减少带内噪声影响,从而使故障特征信息凸现出来,有利于对滚动轴承的各种故障进行诊断。     

小波包络分析在滚动轴承诊断中的应用

针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷,提出了基于高斯函数的小波包络解调分析方法。该方法能将各共振响应频带的调制频率提取出来。进一步采用包络谱熵选择最优尺度来监测滚动轴承缺陷的发生和发展过程。经实例验证,该方法能准确地检测出滚动轴承外圈、内圈及滚珠的局部缺陷。     

基于形态分量分析的希尔伯特变换在滚动轴承故障诊断中的应用

形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号处理方法。滚动轴承故障信号具有振幅呈指数衰减与环境噪声大的特点。通过构建一个对冲击信号敏感的字典,利用形态分量分析对轴承故障信号的时域形态特征进行最优化稀疏表示,得到滚动轴承冲击信号。并对形态分量分析后的冲击信号进行希尔伯特变换,得到明确的故障特征频率及其倍频。仿真分析与实验结果表明：该方法具有良好的降噪功能,能够准确地提取滚动轴承故障信号中的早期冲击特征。